1. BÖLÜM
4.5. Verilerin Analizi ve Bulgular
4.5.2. Tüketicinin Sağlık Hizmetleri Talebi ile İlgili Ölçek Geliştirme İstatistikleri
4.5.2.3. Faktör Deseninin Belirlenmesi
Ölçeğin yapı geçerliliğini ortaya koymak ve maddelerin faktör yüklerini belirleyerek boyutlandırabilmek amacıyla faktör analizi yapılmıştır. Ölçek faktörlerini tanımlamak ve faktör yüklerini belirleyebilmek için Varimax Döndürme Yöntemi ile Temel Bileşenler Analizi kullanılarak AFA gerçekleştirilmiştir. Araştırmacıların çoğu, AFA ve Temel Bileşenler Analizini birbirinin yerine tercih etmekte ya da analiz yaparken AFA ’nın daha iyi bir performans sergilenmesi için Temel Bileşenler
122
Analizini kullanmaktadır (Osborne ve Banjanovic, 2016: 2). Temel bileşen analizi, genel bir boyut indirgeme analizi sınıfının hesaplamalı olarak basitleştirilmiş bir versiyonudur (Hotelling, 1933: 421,429). Temel Bileşenler Analizinin amacı ölçülen değişkenlerdeki varyansı açıklamaktır. Yani, orijinal ölçülen değişkenlerden mümkün olduğunca fazla bilgi tutan ölçülen değişkenlerin doğrusal kombinasyonlarını belirlemektir (Fabrigar vd., 1999: 275). Özetle, Temel Bileşenler Analizi ölçülen değişkenlerden küçük bir ana bileşen setinin oluşturulduğu ve bu bileşenlerin ölçülen değişkenleri tahmin etme kabiliyetinin değerlendirildiği temel bir modeldir (Fabrigar ve Wegener, 2012: 32).
Temel Bileşen Analizi çıktısı ile araştırmacılar faktör yüklerini inceler. Bu adımdaki amaç, yeterince büyük faktör yüklerine sahip ana bileşenlerden herhangi birine yüklenmemiş öğeleri belirlemek ve bu öğeleri kaldırmaktır (Henson ve Roberts, 2006: 397,398). Faktör yükleri için yaygın olarak kullanılan bir yaklaşım, ise bir kesme değerinin belirlenmesiyle en yüksek yüklemeye odaklanmaktır. Bir öğenin en yüksek faktör yükü, önceden belirlenmiş bir kesme değerinden büyükse araştırmacılar bu öğeyi havuzda tutarlar (Matsunaga, 2011: 101). Geleneksel olarak, bu eşiği karşılayan yükler dikkat çekici olarak nitelendirilir (Watkins, 2021: 89). Faktör yükleri açısından 0.30 ’dan büyük faktör yüklerinin minimum seviyeyi karşıladığı kabul edilir; 0.40’lık yüklemeler daha önemli kabul edilir ve yükler 0,50 veya daha büyükse, bunlar pratik olarak önemli kabul edilir (Hair vd., 2019: 151). Faktör doygunluğu ya da faktör yükleri AFA ’da kritik bir parametredir. Bu nedenle, faktör doygunluğunu artırma çabasında, bir faktörün tanımlanması için bir değişken için olağan 0.30 yerine 0,40 ’lık bir faktör yükünün kullanılması önerilir (Velicer, Peacock ve Jackson, 1982: 375). AFA yaparken temel bileşenler analizi uygulandığında özellikle topluluklar en düşük olduğunda faktör yükü minimum 0.40 kabul edilmesi en doğru hesaplama sonucunu vereceği düşünülür (Widaman, 1993: 94). Çalışmamızda da AFA için faktör yükleri en az 0.40 olarak belirlenmiştir. Eşik değerin altındaki faktörlerin düşük doygunluğu ile oluşan zayıf bir kombinasyonu tanımlama yapılmamalıdır. Veri seti iyileştirilirse, yani yeterli bir oran elde edilirse ve daha yüksek satürasyon değişkenleri dahil edilirse, yöntemler arasındaki sayısal farklılıklar minimum olacaktır (Velicer, 1990: 101). Birçok araştırmacı AFA uygulanırken yaygın olarak ortogonal rotasyonlarda Varimax
123
Döndürme Yönteminin seçilmesini önerir (Wood, Tataryn ve Gorsuch, 1996: 361). Araştırmacılar tarafından kolay yorumlanabilir sonuçlar verdiği için kullanılan bu yöntemle yapı içinde daha büyük faktör yüklemelerinin artması ve daha küçük boyutların en aza indirilmesi için bir faktör içindeki varyansı maksimize etmeye çalışılır. Bu yöntem sayesinde bir ve başka bir kümede yüksek yüklere sahip olan bir dizi değişkeni tanımlayarak faktörleri basitleştirir. Ancak, bazı değişkenler faktörlerin hiçbirine güçlü bir şekilde yüklenmeyebilir (Osborne ve Banjanovic, 2016: 63,65).
Varimax Döndürme işleminden sonra ortaklıklar, örüntü katsayıları ve her bir faktör için yüklerin karesi toplamı ile gösterilir. Faktörler ve gözlemlenen değişkenler arasındaki ortaklığın gücünü, her faktör için yüklerin karesinin toplamı ve gözlenen puanlarda açıklanan toplam varyans yüzdesini özetler. Yani, bir yapı veya desen katsayısı için kullanılabilen bir eşik değeri için sırasıyla 0.32, 0.40 ve 0.50 değeri kullanılarak gözlemlenen bir değişkenin sırasıyla %10, %16 ve %25 açıklanan varyansa karşılığına denk düşmektedir. En son olarak yüksek yüklemelere sahip değişkenlerin ortak yönlerini yorumlamak, yani bileşeni adlandırmak için genellikle içerik alanında uzman bir araştırmacıya ihtiyaç vardır (Pituch ve Stevens, 2016: 346,384,385). Temel Bileşenler analizinde amaca yönelik ve güvenilir sonuçlar çıkarması için ideal olan karakterize edilen standartlar; ilgili özdeğerler birden büyük (> 1.0), ilk özdeğerler varyans yüzdesi ondan büyük (>%10) olmalıdır. Özellikle, varyans katkısının kümülatif yüzdesi konusunda literatürde farklı görüşler bulunmaktadır (Tripathi ve Singal, 2019: 3). Tahmin edilen ortak varyansın yalnızca %30 ila 40’ı minimum olması gerektiği düşünülürken toplam varyansın %50’ sinden daha azının bir faktör çözümü ile açıklanan çalışmalar vardır (Tinsley ve Tinsley, 1987: 420,421). Sosyal bilimler alanında bilginin genellikle daha az olduğu toplam varyansın %60’ını tatmin edici ve bazı durumlarda da daha da azı kabul edilebilirdir (Hair vd., 2019: 142). Bu bilgiler ışığında açıklanan toplam varyansların yüzdesinin minimum eşiğinin ne olması gerektiği konusunda tam net bir görüş olmamasına rağmen sosyal bilimlerin çok yönlü doğasından kaynaklı yapılan çalışmalarda dikkate alınarak çok boyutlu çalışmalarda %40 ve %60 aralığı geçerli olarak kabul edildiği düşünülmektedir (Sandalcı ve Tuncer, 2019: 84; Çokluk, Şekercioğlu ve Büyüköztürk, 2012: 245).
124
Tablo 4.7. Tüketicinin Sağlık Hizmeti Talebi Ölçeğine İlişkin Faktörler
Ölçek Maddeleri F aktö r Yükü Açıkla dığ ı Va ry a ns
Sağlık Hizmeti İhtiyacı
M1
Sağlığıma değer verdiğim için hastane ve hekim hizmetine ihtiyaç
duyarım. 0.702 %1 5 .0 5 M2
Uzmanların sağlığım hakkındaki görüşleri hangi sağlık hizmetine ihtiyaç
duyduğumu belirler. 0.669
M3
Hastaneye gitmek için illaki hasta olmama gerek yok sağlığım hakkındaki endişeler için doktordan bilgi, destek ya da tavsiye almak için sağlık hizmetine gereksinim duyabilirim.
0.637
M4 Doktor tavsiyesi ile ikinci bir doktora daha gerekli ise muayene olabilirim. 0.719
M5
Gerektiğinde hastaneye, hekime ve tüm hizmet birimlerine hızlı ve kolay
bir şekilde ulaşmayı isterim. 0.585
Sağlık Hizmeti Niteliği
M6
Doktorun özellikleri, tecrübesi, tutum davranışı ve güvenilir olması
önemlidir. 0.680 % 1 0 .8 3 M7
Hastanenin çok yoğun olmaması ve bekleme süresinin az olması
önemlidir. 0.789
M8
Hastanenin tahlil, patoloji ve röntgen gibi laboratuvar veya test
sonuçlarının hızlı bir şekilde çıkması önemlidir. 0.858
Sağlık Hizmeti Ödeme İsteği
M9 İhtiyaç duyduğum zaman sağlık hizmeti satın alabilme gücüne sahibim. 0.702
%2
3
.1
6
M10 Sağlık hizmeti için gerekli olan bedeli ödemeye hazırım. 0.774
M11
Bazen aile hekiminin yeterli olduğunu düşünmem ve muayene ücretine
rağmen hastaneye de başvururum. 0.526
M12
Herhangi bir hastalanma durumunda sigortam sağlık hizmetini satın
alabilmemi kolaylaştırır. 0.495
M13 *Sigortam yanında ek masraflar çıkabileceği beni endişelendirir. 0.579
M14 Birden çok hekime başvuru yapabilirim ücret önemli değil iyileştirsin
yeter. 0.725
M15
Doktorun çok iyi olduğunu düşünürsem gereken ücret çok da gözüme
görünmez. 0.698
M16 *Muayene ücretleri sağlık hizmeti almam konusunda beni düşündürür. 0.608
*Bu maddeler ters puanlanmaktadır. M harfi ile ifade edilen her bir soru sayılarla beraber her bir madde numarasını temsil etmektedir.
125
Elde edilen sonuç açıklanan varyans oranının yeterli olduğunu göstermektedir. Birinci faktör toplam varyansın %23.16’sini, ikinci faktör toplam varyansın %15.05’ini üçüncü faktör toplam varyansın %10.83’ünü, açıklamaktadır. Ölçek maddelerine ait faktör yüklerinin 0.52 ile 0.86 arasında değiştiği görülmüştür. Bu da her bir maddenin en azından orta derecede ve bazı durumlarda faktör kümesiyle güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu göstermektedir. Sınırlandırılmış AFA ile elde edilen madde-boyut ilişkisi ile planlama aşamasında oluşturulan maddelerin boyutlara dağılımının tutarlı olduğu saptanmıştır. Analiz sonucunda elde edilen alt boyutlar araştırmanın planlama aşamasına uygun olarak “Sağlık Hizmeti İhtiyacı”, “Sağlık Hizmeti Niteliği” ve “Sağlık Hizmeti Ödeme İsteği” olarak adlandırılmıştır. Faktör sayısı alan yazın dikkate alınarak ve çalışmanın amacı kapsamında üç ile sınırlandırılmıştır.Yüklerin karesi toplamı, faktörlerin önem açısından oldukça benzer olduğunu göstermektedir. Bu üç faktörün ölçeğe ilişkin açıkladığı varyans ise %49.05’ dir. Çok boyutlu ölçeklerde açıklanan toplam varyans oranının %40 ile %60 arasında olması kabul edilebilirdir (Sandalcı ve Tuncer, 2019: 84; Çokluk, Şekercioğlu ve Büyüköztürk, 2012: 245).
4.3.2.4.Doğrulayıcı Faktör Analizi
Araştırmanın bu bölümünde, AFA sonucu ortaya çıkan üç faktörlü yapının uygunluğu test edilmiştir. Hem AFA hem de DFA ortak faktör modeline dayanmaktadır ve her ikisi de göreceli olarak küçük bir gizli değişkenler seti kullanarak ölçülen değişkenler arasındaki korelasyonların yapısını temsil etmeye çalışır (Fabrigar vd., 1999: 276). Teori veya önceki araştırmalar, test edilecek bir DFA modelini belirlemek için çok önemlidir (Henson ve Roberts, 2006: 409). DFA araştırmacının faktör sayılarını, kullanılan değişkenlerden hangilerinin verilen faktörleri yansıttığını ve faktörlerin ilişkili olup olmadığı konusunda belirli beklentilere sahip olmasını gerektirir. DFA, faktör modellerinin uygunluğunu açıkça ve doğrudan test eder. Teorileri olmayan araştırmacılar DFA ’yı kullanamazlar, ancak teorileri olan araştırmacılar genellikle DFA ’yı AFA ’dan daha yararlı bulurlar. DFA, teorinin varlığında daha kullanışlıdır, çünkü teori doğrudan analizle test edilir ve model uyumu derecesi çeşitli yollarla ölçülebilir (Thompson, 2004: 6). DFA, yeni ve mevcut ölçülerin özelliklerinin değerlendirilmesi ve yöntem etkilerinin incelenmesi
126
dahil olmak üzere çok sayıda amaç için kullanılabilir. DFA, yapı doğrulamasının yanında bir ölçünün gruplar, popülasyonlar veya zaman arasında değişip değişmediğini incelemek için de kullanılabilir (Harrington, 2009: 22,23).Araştırmacı, DFA ile ölçülen her değişkenin yapıya katkısı belirlediği gibi ölçülmek istenen yapının güvenilirliğini ve geçerliliğini de değerlendirir (Hair vd., 2019: 27). Çalışmamızda AFA ile bir model oluşturulmuştur. Bu modelin yapı doğrulaması için DFA gerçekleştirilmiştir. DFA sonucunda da AFA’ da ortaya konulan yapının doğrulandığı görülmüştür. DFA ile elde edilen model Şekil 4.2’de ve DFA model uyumuna ilişkin değerler Tablo 4.8’de yer almaktadır.
Tablo 4.8. DFA Uyumuna İlişkin İstatistiksel Değerler
Ölçüm İyi Uyum Kabul Edilebilir
Uyum DFA Uyum İndeksi Değerleri (X /sd) 2 ≤ 3 ≤ 4-5 3.87 RMSEA ≤ 0.05 0.06-0.08 0.06 SRMR ≤ 0.05 0.06-0.08 0.06 IFI ≥ 0.95 0.94-0.90 0.92 CFI ≥ 0.95 ≥ 0.90 0.92 GFI ≥ 0.90 0.89-0.85 0.95 AGFI ≥ 0.90 0.89-0.85 0.93 TLI ≥ 0.95 0.94-0.90 0.90
Kaynak: Schermelleh-Engel, Moosbrugger ve Müller, 2003: 52; Schumacker ve Lomax, 2004: 82,177,178; Loehlin, 2004: 67,69; Collier, 2020: 65-68
Tablo 4.8 ’de yer alan model uyum değerleri incelendiğinde, X /sd =3.87, 2
RMSEA= 0.06, SRMR=0.06, IFI =0.92, CFI= 0.92, GFI=0.95, AGFI=0.93, TLI = 0.90, olarak bulunmuştur. Genel olarak, bu katsayılar dikkate alındığında istenen düzeyde uyum değerlerine sahip olunduğu anlaşılmaktadır (Schermelleh-Engel, Moosbrugger ve Müller, 2003: 52; Schumacker ve Lomax, 2004: 82; Loehlin, 2004: 67,69; Collier, 2020: 65-68).
Tablo 4.8’deki DFA model uyum istatistikleri aşağıda yer alan Şekil 4.2 ve Tablo 4.9’daki değerler sonucunda elde edilmiştir. DFA ’nın sonuçları, faktör varyansları ve kovaryanslarının tahminlerini, göstergelerin ilgili faktörlere ilişkin yüklemelerini ve her bir gösterge için ölçüm hatası miktarını içerir. Araştırmacının modeli makul bir şekilde elde edilen sonuç modeli ile incelenir ve bu ortak bir faktörü
127
ölçmek için belirlenen tüm göstergeler, o faktör üzerinde nispeten yüksek standartlaştırılmış faktör yüklerine sahip olduğunu kanıtlar niteliktedir (Kline, 2011: 116). DFA model uyumuna ilişkin değerlere ulaşmadan önce yapı için her bir maddenin faktör yükleri belirlenerek analiz gerçekleşmektedir. Hem genel hem de özel araştırma koşullarında faktör yükünün neye göre yüksek veya düşük olduğuna dair genel bir fikir birliği yoktur. Araştırmacılar, faktör yükünün sıfırdan önemli ölçüde farklı olup olmadığını hesaplamanın yanı sıra, faktör yükünün önemini yorumlarken veya değerlendirirken uzmanlığa veya sezgiye dayalı bir buluşsal yöntem kullanıyor görünmektedir (Peterson, 2000: 263,264). Sosyal ve davranış bilimlerindeki genel literatüründe geleneksel olarak karar verirken kullanılan eşik yani minimum faktör yükü 0.30 olduğu görülmektedir (Merenda, 1997: 160). Genel kural olarak, 0.71’in üzerindeki yükler mükemmel, 0.63 çok iyi, 0.55 iyi, 0.45 orta ve 0.32 zayıftır (Tabachnick ve Fidell, 2019: 509). Araştırmacılar, belirli bir faktör yükünün belirgin olup olmadığını belirlerken farklı kesme değerleri olduğunu vurgularlar. Faktör yükü ne kadar yüksekse o kadar iyidir ve DFA için tipik olarak faktör yükü 0.30’dan büyük olması kabul edilebilirdir bunun altında olan faktör yükler yorumlanmaz (Harrington, 2009: 23). Çalışmamızda da DFA için faktör yükü en az 0.30 olarak dikkate alınmıştır. AFA ile ortaya konan yapı DFA ile test edilmiştir. Test edilen DFA’ ya ait model Şekil 4.2’de gösterilmiştir.
128
Şekil 4.2. Tüketicinin Sağlık Hizmeti Talep Ölçeği, DFA Analizi için Oluşturulan Model
Şekil 4.2’de yer alan modele ilişkin faktör yükleri Tablo 4.9’da aşağıda gösterilmektedir.
129
Tablo 4.9. DFA Sonucu Elde Edilen Faktör Yükleri
Alt B o y ut Ölçek Maddeleri F aktö r Yükü Sa ğlık H izmet i İh tiy acı (SH İ)
M1 Sağlığıma değer verdiğim için hastane ve hekim hizmetine ihtiyaç
duyarım.
.625
M2 Uzmanların sağlığım hakkındaki görüşleri hangi sağlık hizmetine ihtiyaç
duyduğumu belirler.
.586
M3 Hastaneye gitmek için illaki hasta olmama gerek yok sağlığım hakkındaki
endişeler için doktordan bilgi, destek ya da tavsiye almak için sağlık hizmetine gereksinim duyabilirim.
.525
M4 Doktor tavsiyesi ile ikinci bir doktora daha gerekli ise muayene
olabilirim.
.638
M5 Gerektiğinde hastaneye, hekime ve tüm hizmet birimlerine hızlı ve kolay
bir şekilde ulaşmayı isterim.
.518 Sa ğlık H izmet i Nit eliğ i ( SH N)
M6 Doktorun özellikleri, tecrübesi, tutum davranışı ve güvenilir olması
önemlidir.
.469
M7 Hastanenin çok yoğun olmaması ve bekleme süresinin az olması
önemlidir.
.673
M8 Hastanenin tahlil, patoloji ve röntgen gibi laboratuvar veya test
sonuçlarının hızlı bir şekilde çıkması önemlidir.
.861 Sa ğlık H izmet i Ö deme İs teğ i (SH Ö İ)
M9 İhtiyaç duyduğum zaman sağlık hizmeti satın alabilme gücüne sahibim. .579
M10 Sağlık hizmeti için gerekli olan bedeli ödemeye hazırım. .678
M11 Bazen aile hekiminin yeterli olduğunu düşünmem ve muayene ücretine rağmen hastaneye de başvururum.
.518
M12 Herhangi bir hastalanma durumunda sigortam sağlık hizmetini satın alabilmemi kolaylaştırır.
.479
M13 *Sigortam yanında ek masraflar çıkabileceği beni endişelendirir. .354
M14 Birden çok hekime başvuru yapabilirim ücret önemli değil iyileştirsin yeter.
.757
M15 Doktorun çok iyi olduğunu düşünürsem gereken ücret çok da gözüme görünmez.
.700
M16 *Muayene ücretleri sağlık hizmeti almam konusunda beni düşündürür. .404
*Bu maddeler ters puanlanmaktadır. Ayrıca M harfi ile ifade edilen her bir soru sayılarla beraber her bir madde numarasını temsil etmektedir. Sağlık Hizmeti İhtiyacının kısaltması “SHİ”, Sağlık Hizmeti Niteliğinin kısaltması “SHN”, Sağlık Hizmeti Ödeme İsteğinin kısaltması “SHÖİ” şeklinde kullanılmaktadır.
130
Tablo 4.9’da ve Şekil 4.2’de görüldüğü üzere DFA sonucunda elde edilen standartlaştırılmış faktör yüklerinin 0.43 ile 0.80 arası değerler aldığı görülmektedir. Modelde gösterilen tüm yollar p<0.001 düzeyinde anlamlıdır. Elde edilen faktör yüklerinin 0.30’dan büyük olması maddelere ait faktör yüklerinin yeterli olduğu anlamına gelmektedir (Harrington, 2009: 23). Bu sonuç aynı zamanda ölçeğin orijinal formu ve AFA sonuçları dikkate alınarak oluşturulan boyutların istatistiksel olarak doğrulandığını da göstermektedir.